Jose Alonso Adaray Gomez Rivera
Participante desde 2024
Liga Prata
28720 pontos
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Feb 13, 2025 EST
Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker
Earned Feb 12, 2025 EST
BigQuery para analistas de dados
Earned Feb 10, 2025 EST
Noções básicas de análise de dados do Google Cloud
Earned Jan 8, 2025 EST
Compartilhe dados com o Google Data Cloud
Earned Nov 8, 2024 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos
Earned Oct 31, 2024 EDT
Streaming de análises para o BigQuery
Earned Oct 31, 2024 EDT
Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud
Earned Oct 31, 2024 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: PDE (preparação para o exame)
Earned Oct 26, 2024 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned Oct 25, 2024 EDT
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
Earned Oct 21, 2024 EDT
Gerar insights a partir de dados do BigQuery
Earned Oct 10, 2024 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned Oct 4, 2024 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Sep 28, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Sep 26, 2024 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Sep 19, 2024 EDT
In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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Conquiste o selo de habilidade introdutório Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker para mostrar que você sabe: filtrar, ordenar e dinamizar dados; mesclar resultados de diferentes Análises do Looker; e usar funções e operadores para criar dashboards e relatórios do Looker para análise e visualização de dados.
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Este curso é voltado para analistas que querem aprender a usar o BigQuery para analisar dados. Com vídeos, laboratórios e demonstrações, abordamos vários assuntos sobre como ingerir, transformar e consultar dados no BigQuery para gerar insights que ajudam na tomada de decisões corporativas.
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Descubra como transformar números brutos em decisões claras e baseadas em dados no Google Cloud. Com laboratórios práticos e cenários reais, este curso para iniciantes ensina a consultar dados no BigQuery, analisar tendências no Looker e criar relatórios interativos e compartilháveis no Data Studio.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Compartilhe dados com o Google Data Cloud. Nele, você vai adquirir experiência prática com os parceiros do de compartilhamento de dados, que têm conjuntos de dados próprios que os clientes podem usar para casos de uso de análise. Os clientes assinam e consultam esses dados na própria plataforma, depois os aprimoram com os conjuntos de dados e usam ferramentas de visualização nos painéis voltados para o cliente.
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Este é o primeiro de uma série de três cursos sobre processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Nele, vamos relembrar o que é o Apache Beam e qual é a relação entre ele e o Dataflow. Depois, falaremos sobre a visão do Apache Beam e os benefícios do framework de portabilidade desse modelo de programação. Com esse processo, o desenvolvedor pode usar a linguagem de programação favorita com o back-end de execução que quiser. Em seguida, mostraremos como o Dataflow permite a separação entre a computação e o armazenamento para economizar dinheiro. Além disso, você vai aprender como as ferramentas de identidade, acesso e gerenciamento interagem com os pipelines do Dataflow. Por fim, vamos ver como implementar o modelo de segurança ideal para seu caso de uso no Dataflow.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Streaming de análises para o BigQuery, em que você usa o Pub/Sub, o Dataflow e o BigQuery juntos para transmitir dados para análise.
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Neste curso, você vai resolver desafios reais enfrentados na criação de pipelines de dados de streaming. O foco é gerenciar dados contínuos e ilimitados com os produtos do Google Cloud.
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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Data Engineer.
Você vai analisar os recursos da ferramenta, criar um notebook nela e aprender a usar um guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar um data warehouse com o BigQuery para mostrar que você sabe mesclar dados para criar novas tabelas; solucionar problemas de mesclagens; adicionar dados ao final com uniões; criar tabelas particionadas por data; além de trabalhar com JSON, matrizes e structs no BigQuery.
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Neste curso intermediário, você aprenderá a projetar, criar e otimizar pipelines de dados em lote robustos no Google Cloud. Além do tratamento básico de dados, você vai aprender sobre transformações em grande escala e orquestração eficiente de fluxos de trabalho, essenciais para a eficiência em Business Intelligence e relatórios importantes.
Pratique o uso do Dataflow para Apache Beam e do Serverless para Apache Spark (Dataproc sem servidor) na implementação e resolva questões importantes em qualidade de dados, monitoramento e alertas, garantindo um pipeline confiável e excelência operacional. Recomendamos ter conhecimento básico de armazenamento em data warehouse, ETL/ELT, SQL, Python e conceitos do Google Cloud.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Gerar insights a partir de dados do BigQuery para mostrar que você sabe gravar consultas SQL, consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery, solucionar erros comuns de sintaxe com o validador de consultas no BigQuery e criar relatórios no Data Studio fazendo a conexão com dados do BigQuery.
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Embora as abordagens tradicionais de uso de data lakes e data warehouses possam ser eficazes, elas têm alguns problemas, principalmente em grandes ambientes corporativos. Este curso apresenta o conceito de data lakehouse e os produtos do Google Cloud usados para criar um. Uma arquitetura de lakehouse usa fontes de dados de padrão aberto e combina os melhores atributos de data lakes e data warehouses, o que resolve muitos desses problemas.
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Conquiste o selo de habilidade introdutório Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: limpar dados com o Dataprep by Trifacta, executar pipelines de dados no Dataflow, criar clusters e executar jobs do Apache Spark no Managed Service for Apache Spark e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.
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A incorporação de machine learning em pipelines de dados aumenta a capacidade de extrair insights dessas informações. Neste curso, mostramos as várias formas de incluir essa tecnologia em pipelines de dados do Google Cloud. Para casos de pouca ou nenhuma personalização, vamos falar sobre o AutoML. Para usar recursos de machine learning mais personalizados, vamos apresentar os Notebooks e o machine learning do BigQuery (BigQuery ML). No curso, você também vai aprender sobre a produção de soluções de machine learning usando a Vertex AI.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML.
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